نحوه برخورد با داده‌های گم‌شده یکی از مسائلی است که اغلب محققان با آن روبرو هستند. جانهی چندگانه با استفاده از معادله‌های زنجیره‌ای یکی از رایج‌ترین و انعطاف‌پذیرترین روش‌ها برای جانهی است.  از دیدگاه تئوری، هر مدل جانهی می‌تواند  برای پیش‌بینی مقادیر داده‌های گم‌شده استفاده شود اما اگر مدل‌های پیشگویی نادرست باشند می‌تواند منجر به برآوردهای اریب و استنباط‌های نامعتبر شود. یکی از جدیدترین راه‌حل‌ها برای برخورد با داده‌های گم‌شده، روش‌ ترکیبی یادگیری ماشین و ابریادگیرنده است. در این مقاله،  چند شبیه‌سازی‌ برای نشان دادن رویکرد بهتر این روش از نظر اریبی کمتر و همگرایی بهتر برآورد پارامتر نهایی نسبت به  روش‌های جانهی رایج ارائه شده است.  همچنین، به پیاده‌سازی برخی روش‌های یادگیری ماشین و یک الگوریتم ترکیبی از ابریادگیرنده، روی داده‌های کارگاه‌های صنعتی  پرداخته شده است که در آن جانهی متغیرهای مختلف در داده‌ها به‌طور همزمان صورت می‌گیرد. همچنین به ارزیابی روش‌های مختلف  و معرفی روش دارای عملکرد برتر، پرداخته شده است.